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Pulirò, trasformerò e costruirò pipeline ETL
Sussurratore di dati
Ho una vasta conoscenza in data science e analytics, Machine Learning, natural language processing, google ads e analytics. Utilizzo linguaggi come python, R e Julia.
Informazioni su questo servizio
Aiuto aziende e ricercatori a trasformare dati disordinati, incoerenti o grezzi in set di dati puliti, affidabili e pronti per l'analisi, con pipeline complete costruite in Python o R. Offro anche consulenza per team che hanno bisogno di consigli o di una seconda opinione piuttosto che (o in aggiunta a) lavori pratici di sviluppo.
Lavoro pratico di ingegneria
- Pulire e validare set di dati disordinati (valori mancanti, voci corrotte, formati incoerenti, record duplicati)
- Costruire pipeline ETL per automatizzare estrazione, trasformazione e caricamento dei dati da CSV, Excel, API o database
- Normalizzare nomi di colonne incoerenti, tipi di dati e strutture provenienti da più fonti (integrazione dei dati)
- Progettare modelli e schemi di dati per uno storage pulito e scalabile
- Configurare e gestire data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift)
- Costruire pipeline di trasformazione con dbt e orchestrare esecuzioni ricorrenti con Apache Airflow
- Archiviare e gestire i dati nel cloud (Amazon S3)
- Governance dei dati: regole di validazione, controlli di qualità e standard di documentazione
- Migrazione dei dati tra sistemi, formati o piattaforme
- Gestire dati time-series: lacune, dropout di sensori, pattern stagionali, interpolazione
- Previsioni di base e analisi delle tendenze sui dati time-series puliti
FAQ
Traduzione automatica.
Quali formati di file accettate?
CSV, Excel (.xlsx), JSON e la maggior parte delle esportazioni di database SQL. Se i tuoi dati provengono da un API, condividi la documentazione e ti confermerò la fattibilità prima che tu ordini.
Scrivi il codice in Python o R?
Entrambi - ti consiglierò quello che si adatta meglio ai tuoi strumenti e al tuo team, o userò quello che specifici.
Puoi gestire flussi di dati ricorrenti/automatici, non solo un file una tantum?
Sì, questo è lo scopo dei pacchetti pipeline ETL — lo script è progettato per essere eseguito di nuovo sui nuovi dati, non solo per pulire quello che invii una volta sola.
Cosa succede se il mio dataset supera i limiti del pacchetto?
Nessun problema, scrivimi prima di ordinare con il numero di righe e ti invierò un preventivo personalizzato.
